基于改进NSGA-Ⅱ算法的多光谱测温数据处理

多波长测温能够对高速运动物体的温度进行测量,通过算法对其数据进行处理有助于提升测量的精度。通过对四光谱高温计获得温度的数据进行处理,计算得到目标的真实温度,测温范围为700~900℃。文中对NSGA-Ⅱ算法进行了修改,使其交叉变异概率以及交叉策略具有动态的调整的能力,并采用了与差分进化算法相融合对变异的方向进行了优化。利用改进后的算法从求解的稳定性、计算的精度、收敛速度以及对于经典发射率模型物体温度的求解精度上与目前测温所采用的遗传算法进行比较,结果表明应用改进的NSGA-Ⅱ算法求得的目标温度精度较高,稳定性较强。     

桁架结构多目标优化的NSGA-Ⅱ改进算法

为克服桁架结构多目标优化设计中约束条件和离散变量处理困难、收敛效率低等问题,在保留原算法优点的同时,对多目标进化算法NSGA-Ⅱ进行了改进。为了验证改进效果,对经典的空间桁架结构进行了优化;并与其他算法的优化结果进行了比较。结果表明改进算法在桁架结构优化中的表现优于原算法和其他算法,具有良好的收敛性和稳定性。     

基于改进NSGA-Ⅱ算法的碟式斯特林系统多目标优化研究

考虑到碟式斯特林系统在循环过程中冷热源之间的热漏、回热损失及各种机械摩擦损失等不可逆问题,提出了改进快速非支配排序遗传算法,对系统热力学模型进行优化分析.首先,利用有限时间热力学分析了系统的效率、输出功率和压降;其次,提出了一种改进快速非支配排序遗传算法(Improved Non-dominated Sorting G...     

改进的NSGA-Ⅱ算法的柔性物料搬运策略

针对传统的装配车间拉动式物料配送存在拣货效率低和配送成本高的问题,提出了以搬运机器人为中心的柔性物料配送策略.建立了以完工时间、延期时间、负载和能耗等目标最小化的多目标多机器人协作配送调度模型;并结合模型特点提出了一种改进的非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorith...     

基于NSGA-Ⅱ算法的麦弗逊悬架多目标优化

为了减小悬架定位参数在轮跳过程中的变化量和变化趋势,以改善整车的操纵稳定性,减小轮胎的磨损,搭建了悬架硬点优化设计的平台。利用多目标/多参数优化软件Isight,联合Adams/Car,在工程可行性约束条件下,应用改进型非支配排序遗传算法NSGA-Ⅱ对悬架系统进行寻优计算,得到Pareto最优解集。优化结果表明,悬架定位参数在车轮跳动过程中的变化量有不同程度的减小;前束角和外倾角变化最明显,变化范围由-1.11°~1.22°降低到-0.2°~0.31°,减小了78.4%,外倾角由-1.12°~1.71°降低到-0.56°~1.27°,减小了35.1%;主销后倾和主销内倾角变化范围分别减小了3.1%和4.1%,有效地降低了轮胎磨损,使整车的操纵稳定性能有所改善。     

基于改进NSGA-Ⅱ算法的水库双目标优化调度

针对NSGA-Ⅱ算法选择机制的缺陷,本文提出一种更好保护优秀个体的择优方法——雄狮选择法,进而提出了一种基于雄狮选择法的改进NSGA-Ⅱ算法——NSGA2-Pride算法。将新算法应用于水库双目标调度问题中,结果表明,NSGA2-Pride算法的优化调度结果优于NSGA-Ⅱ算法的优化调度结果,其优化调度将各调度期供水强度平均值提高到83%以上,并将供水强度最小值从49.13%提升至72.51%,改善了水库供水状况。本研究为解决水库优化调度问题提供了新的方法。     

基于改进NSGA-Ⅱ的船舶避碰决策辅助算法

针对避碰决策问题对算法时效性和轨迹分布性的要求,改进一种基于多目标优化算法的NSGA-Ⅱ(non-domi-nated sorting in genetic algorithm Ⅱ).采用按需分层策略和考虑父代支配信息的算数交叉算子策略,降低了算法的时间复杂度,加快了收敛速度;提出动态分布适应度策略,控制了帕累托集在目标空间的分布.在此基础上,分别建立决策方案的安全性和经济性目标函数以及驾驶员对决策安全性的偏好函数,通过改进NSGA-Ⅱ对避碰决策方案寻优.试验结果表明,改进NSGA-Ⅱ的收敛速度和分布性有所提升,证明了改进算法的有效性和优越性;在构建的四种船舶会遇场景下,算法均能寻得多个兼顾安全性和经济性的避碰决策方案,为驾驶员避碰决策提供参考.     

基于自适应多目标指数罚函数的NSGA-Ⅱ算法

为求解多目标优化问题,将快速非支配进化算法(NSGA-Ⅱ)进行了推广,构造了一种新的多目标指数罚函数,将其作为NSGA-Ⅱ算法的适应度函数,通过每次自适应更新罚因子,以此获得多目标规划问题的有效解(Pareto解).仿真结果表明,该算法在快速收敛的情况下,能够获得更加均匀的Pareto前沿.     

基于NSGA-Ⅱ算法的多目标公交调度优化模型

针对传统公交调度方案容易导致运营经济成本和乘客时间成本的不合理分配问题,提出了一种基于NSGA-Ⅱ算法的多目标公交调度优化模型。综合公交车辆运营成本、乘客出行成本及乘车舒适度三个目标函数,建立公交调度优化模型,通过非支配排序遗传算法对模型的pareto最优解进行计算。最后以深圳市某路公交为实例,通过采集线路参数,计算得到该线路最优发车间隔。验证了NSGA-Ⅱ优化算法在公交调度中的有效性,对公交运营与线路改善有一定的借鉴意义。     

基于改进NSGA-Ⅱ的交叉培训规划多目标优化

针对柔性制造单元的员工交叉培训规划问题,从人性化和经济效益的角度考虑,提出了将多能工水平和任务覆盖水平等培训策略作为约束条件,以培训员工平均满意度最大化和任务平均支付工资最小化为目标的多目标优化方法.针对多目标优化模型,采用了非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)求解,并采用了Pareto解集过滤器技术.实验结果表明,改进的算法在一定程度上提高了运算效率和改善了Pareto解的多样性.     

WKICA算法在多光谱遥感特征提取中的应用研究

多光谱遥感图像具有高度冗余、非线性化的特点。对其进行有效的特征提取是完成精确目标分类的前提。基于核方法强大的非线性映射能力,提出一种小波核独立成分分析WKICA算法。WKICA算法结合小波核函数近似正交,能够对复杂非线性信号进行逐步逼近的优势,有效提高了核独立成分分析KICA算法的求解精度。将其应用在多光谱遥感图像特征提取中,并对预处理条件下的图像采用不同的监督分类方法进行分类实验。实验结果表明,在WKICA算法预处理条件下,能够更有效的滤除图像噪声,相比较传统的特征提取算法,能够获取更加精确的图像分类效果。     

基于伪并行NSGA-Ⅱ算法的火电站多目标负荷调度

为了克服以往负荷调度模型及优化算法存在的缺陷,提出了多目标负荷调度模型,同时考虑最小化燃料费用和污染排放量,并将带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)与并行遗传算法(PGA)相结合对其求解.利用该方法对一电厂进行多目标负荷调度,获得了分布良好的Pareto最优解,为经济性和环保性的权衡分析提供了有效的工具,分析结果验证了其思路的有效性和可行性.     

采用NSGA-Ⅱ算法的混合动力能量管理控制多目标优化方法

综合考虑燃油经济性、排放性与驾驶性对混合动力能量管理控制优化的优点,以某款并联混合动力汽车为研究对象,选取能量管理控制参数与传动系参数作为待优化参数,以动力性作为约束条件,建立混合动力能量管理控制多目标优化评价方法,提出基于NSGA-Ⅱ算法的混合动力系统多目标优化方法,并与优化前控制策略进行仿真对比分析。结果表明:在满足基本约束的前提下,优化后燃油经济性最多提高了7.8%,平均提高了6.38%;驾驶性性能指标最多提高了27.12%,平均提高了21.74%;排放性综合指标平均提高了41.51%。提出的多目标优化算法具有良好的收敛性与分布性,得到的Pareto最优解集能够给混合动力能量管理控制策略提供更多的权衡选择方案,体现了多目标优化的优势。     

一种基于等位基因原理的NSGA-Ⅱ算法

NSGA-Ⅱ算法是通过模拟达尔文进化原理,采用选择、交叉和变异等操作算子,对个体种群进行繁殖和进化,以实现多目标优化.在NSGA-Ⅱ算法进化过程中,变异或交叉操作应用于个体的所有基因.但在真实的自然变异过程中,生物体根据等位基因频率的原理,不会整个基因发生变异,而只有少数基因会发生变异.同时,在交叉操作中该生物体仍有变异的机会.为了完全模拟自然变异过程,笔者提出了一种基于等位基因原理的NSGA-Ⅱ算法,该算法允许个体在变异过程中保持某些基因不变,在交叉操作中却仍有变异的机会.实验结果表明,与其他多目标进化算法相比,该算法显著提高了搜索性能,且具有收敛性强和不易陷入局部极小的特点.     

改进的主动学习算法及在高光谱分类中的应用

针对主动学习算法能主动从大量未标记样本中选择最能提高分类器性能的样本加入训练集,可从小的非最优训练集建立高性能的分类器这一特点,以及传统主动学习算法熵值装袋查询的多值偏置问题,提出了改进的均值熵值装袋查询算法,引入权值函数保证了取样的多样性.通过对高光谱遥感图像分类的实验表明:主动学习只需大约20%的样本即可达到使用全部数据集作为训练集的分类效果,而且均值熵值装袋查询方法具有较高的分类精度,同时拥有较快的收敛速度.     

基于NSGA-Ⅱ算法的编队卫星重构策略

针对编队卫星在遭遇空间碎片威胁时的规避决策问题,改进并采用非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对卫星进行编码,以改进的差分进化算法作为轨道生成模型,以Pareto支配筛选出最优解集,通过引入编队卫星的机动消耗、碰撞概率、工作效率等指标,对卫星的规避轨道进行筛选,保证编队卫星的各项指标得到兼顾.最后以三星编队的海洋侦察卫星...     

集成温度传感器在多路循环测温中的应用

分析了集成温度传感器AD590的电路特点和电气特性,对AD590在多路循环测温中的应用进行了研究.     

多光谱技术在印刷中的应用

针对现今印刷复制技术与色彩管理技术的主要缺陷,综述了多光谱颜色复制技术的崭新途径,认为多光谱颜色复制技术为高保真印刷和跨媒体出版奠定了基础,并对该技术的基本原理、优越性作了较为全面的阐述,分析了多光谱技术在印刷中的具体应用及其发展趋势。     

混合遗传算法在叶片排序问题中的应用

在安装或更换发动机转子叶片时,不仅要使叶片组的质量分布相对平衡,同时也要满足一定的频率要求.本文将局部最优搜索融入遗传算法中得到混合遗传算法,基于混合遗传算法的局部优化和快速收敛特性,提出了一种求解转子叶片排序问题的新方案,按此方案排序可使转子同时满足质量和频率的两方面要求.